Настоящая экономика за развитием инфраструктуры ИИ: почему дешевое разговоры о пузыре упускают суть

Скептики выступают активно. Статьи крупных финансовых изданий — такие как Financial Times, предупреждающая о «фантомных дата-центрах», завышающих прогнозы по энергопотреблению в США, и статья Wall Street Journal о «AI Hype vs. Reality» — продолжают ставить под сомнение целесообразность огромных затрат на инфраструктуру ИИ. Эти материалы основаны на заманчивой предпосылке: капитал, необходимый для систем ИИ, не может принести достаточно прибыли, чтобы оправдать инвестиции. Но эта критика в корне неправильно понимает происходящее в революции ИИ, и в основном это пустые разговоры, скрывающие настоящие экономические преобразования.

Проблема $650 миллиардного годового дохода (Которая На самом деле не является проблемой)

Вот основная аргументация скептиков: JPMorgan построил финансовую модель, предполагая $5 триллион инвестиций в глобальную инфраструктуру ИИ к 2030 году. Затем они задали простой вопрос: сколько дополнительного годового дохода потребуется всему этому оборудованию, чтобы обеспечить разумную 10% годовую доходность для инвесторов? Их ответ: примерно $650 миллиард в год — более 150% текущих годовых продаж Apple и примерно в 30 раз больше текущих доходов OpenAI.

Это звучит невозможно. Именно поэтому многие инвесторы и аналитики воспринимают это как доказательство пузыря. Пустые разговоры о рисках пузыря привлекают клики и создают доверие на рынке, нервничавшем из-за переоценки.

Но в этой постановке есть критический недостаток. Она рассматривает расходы на инфраструктуру ИИ как разовую, статическую инвестицию — подобно тому, как рынки подходили к мобильным технологиям, облачным вычислениям или широкополосному подключению. Каждая из этих технологий была важной, но каждая работала на относительно предсказуемых, заранее определённых циклах вычислений.

ИИ принципиально отличается: интеллект требует фабрик в реальном времени

Основное отличие заключается в том, как работают системы ИИ. Традиционное программное обеспечение было предварительно скомпилировано. Вы написали код один раз, и требования к вычислительным ресурсам были скромными и предсказуемыми. Системы ИИ — особенно генеративные и агентные — работают в реальном времени. Они создают новую информацию, новые токены, новую ценность в каждый момент. Они не могут заранее подготовить интеллект и потом его извлечь. Интеллект должен создаваться непрерывно.

Генеральный директор NVIDIA Jensen Huang выразил это изменение на конференции Financial Times Future of AI: «Ранее программное обеспечение было предварительно скомпилировано. Для эффективности ИИ он должен быть контекстуально осведомлён и производить интеллект в моменте. Вычисления, необходимые для высоконагруженного ИИ, довольно значительны. Мы создали индустрию, которая требует фабрик — сотен миллиардов долларов в фабриках — для производства токенов и интеллекта, необходимых для обслуживания триллионов долларов в индустриях.»

Это меняет всё. Мы не строим склады для пассивного хранения данных. Мы создаём системы производства реального времени. Вычислительная мощность не простаивает между использованием; она работает непрерывно, создавая ценность на каждом цикле. Это полностью меняет экономику единицы.

Рассмотрим последствия: почти каждая отрасль будет дополнять труд и человеческие возможности с помощью ИИ. Большинство людей сегодня не используют ИИ, но уже через несколько лет почти каждое взаимодействие и транзакция будут связаны с системами ИИ в той или иной форме. Между низким использованием ИИ сегодня и его постоянным развертыванием завтра спрос на вычислительные ресурсы будет расти экспоненциально.

Производители аппаратного обеспечения, такие как NVIDIA и TSMC, всё ещё недооценены

Аналитики Уолл-стрит постоянно недооценивают потенциал систем на базе GPU. Текущие прогнозы крупных банков моделируют продажи NVIDIA примерно в $275 миллиардов долларов в финансовом году 2027 (начиная с февраля 2025). Однако общий адресуемый рынок компании, растущий с ускоряющимися темпами, может поддерживать значительно более высокие показатели доходов, поскольку глобальные инвестиции в инфраструктуру ИИ превысят $1 триллион к 2028 году (по данным исследований Goldman Sachs и Bank of America).

Taiwan Semiconductor — производитель чипов, питающих революцию ИИ — сталкивается с аналогичной возможностью. По мере расширения требований к инференсу и обучению ИИ во всех крупных технологических компаниях и предприятиях, производственные мощности TSMC становятся ограничением, а не данностью. Эта динамика сама по себе говорит о том, что текущие оценки акций могут недооценивать многодекадный потенциал.

Физический-АИ-мультипликатор: почему это только начало

После того, как генеративный ИИ и агентный ИИ добавят сотни базисных пунктов к ВВП за следующие пять лет, появление Physical-AI усилит потребность в инфраструктуре ещё сильнее. Автономные транспортные средства, гуманоидные роботы, автоматизированные фабрики и системы умных городов потребуют вычислительных ресурсов не только в дата-центрах, но и распределённых по краям — резервных, надёжных и способных работать офлайн для критически важных операций.

Инфраструктура, необходимая для обучения и инференса Physical-AI, может превзойти то, что большинство аналитиков сейчас даже могут спрогнозировать. Если генеративный ИИ нуждается в «фабриках», то Physical-AI требует совершенно новой вычислительной экосистемы, распределённой по всему физическому миру.

Отделение умных инвестиций от пустых разговоров

Финансовые заголовки живут на конфликте нарративов. Предупреждения о пузырях привлекают внимание. Но долгосрочное богатство на рынках создают институциональные инвесторы, работающие на многодесятилетних горизонтах — такие как Baillie Gifford, которые выступают за «фактические инвестиции», поддерживая компании, вносящие наибольший вклад в прогресс за десятилетия, а не кварталы. Они были ранними инвесторами в Tesla; NVIDIA сейчас — их крупнейшая позиция.

Это не слепой энтузиазм или безрассудные спекуляции. Это признание того, что определённые технологические сдвиги накапливаются со временем и удивляют тех, кто сосредоточен на квартальных циклах и краткосрочных настроениях.

Итог: следите за циклом «побед и повышения прогнозов»

Ожидайте, что NVIDIA покажет ещё один квартал с превышением ожиданий и повышением прогнозов, поскольку системы Blackwell rack-scale начнут массово внедряться и пользоваться высоким спросом. Уолл-стрит снова повысит оценки роста и целевые цены. Когда это произойдет, помните, что аналитики всё ещё догоняют реальный потенциал инвестиций в инфраструктуру ИИ — потенциал, который будет ускоряться, а не замедляться, по мере масштабирования отрасли.

Пустые разговоры о пузырях ИИ продолжатся. Но настоящая экономика — необходимость постоянного, в реальном времени, масштабного производства интеллекта во всех отраслях — указывает на другую картину: мы всё ещё на ранних стадиях развертывания, а строительство инфраструктуры только начинается. Инвесторы, которые пройдут мимо скептических разговоров и сосредоточатся на долгосрочном спросе на инфраструктуру, могут обнаружить, что лучшие возможности ещё впереди.